Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

«Лаборатория Касперского» предупреждает о вредоносных рассылках, использующих названия известных ВУЗов. С начала года защитные решения ИБ-компании в среднем блокируют несколько десятков таких спам-писем в сутки, однако 13 апреля произошел мощный всплеск — в этот день было обнаружено около 2 тыс. поддельных сообщений в рамках текущей вредоносной кампании.

Рассылая свои приманки на адреса корпоративной почты, злоумышленники снабжают их логотипами уважаемых учебных заведений. Так, в Kaspersky зафиксировали нелегальное использование таких имен, как МГУ им. М. В. Ломоносова, Бухарестский университет, Рейнско-Вестфальский технический университет в Ахене, Университет Аристотеля в Салониках, Анкарский университет, Автономный университет штата Нуэво-Леон (Мексика), Католический университет Боливии.

Фальшивки оформлены как деловое предложение, с которым получателю предлагается ознакомиться, открыв прикрепленный архив или офисный документ с макросом. Иногда имя вложения намекает, что там содержится смета по проекту, описание заказа или прайс-лист.

 

На самом деле в этом файле скрывается вредонос, использующий уязвимость в устаревших версиях программ из набора Microsoft Office. С его помощью злоумышленники смогут загружать на машину жертвы дополнительные файлы, выкачивать конфиденциальные данные (пароли, документы), запускать выполнение команд для развития атаки.

«Для убедительности злоумышленники используют логотипы университетов и ссылаются на какого-либо известного сотрудника вуза, — комментирует Андрей Ковтун, руководитель группы защиты от почтовых угроз в «Лаборатории Касперского», — Однако при внимательном прочтении обнаруживается, что, во-первых, адрес, с которого пришло сообщение, часто не имеет отношения к университету. Во-вторых, несвязность текста наводит на мысль, что это автоматический перевод с другого языка — то, чего, скорее всего, не допустит представитель вуза. Более того, в рассылке часто используется классический прием спамеров — исполняемый файл с двойным расширением вроде .pdf.exe».

Рекомендации по профилактике заражений в этом случае просты:

  • не доверять письмам с незнакомых адресов, особенно когда речь идет о персональных данных или денежных переводах, а также при наличии подозрительных аттачей;
  • повышать уровень цифровой грамотности, в организациях — за счет тренингов, сфокусированных на социальной инженерии;
  • использовать надежные средства защиты электронной почты.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru